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阿里云机器学习平台的思考

最近读了阿里的《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》,对于其机器学习平台也蛮感兴趣,正好阿里出了本新书《解析阿里云机器学习平台》,顺便读了下,感触也不少,结合最近团队机器学习的一些思考,特别在此分享于你。

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解读教育大数据的文化意蕴

一、大数据科学与教育发展 (一)大数据科学的兴起 在当今时代,信息化技术的迅猛发展以及互联网的普遍应用产生了前所未有的海量多样数据。维基百科将此类用传统数据处理方式无法处理的大量的、复杂的数据称之为“大数据”。

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阿里云开放ET环境大脑 计划1年内赋能100家环保机构

9月5日消息,在阿里95公益周上,阿里云宣布启动“青山绿水”计划,全面开放ET环境大脑的智能技术,提供全景生态分析、智能综合决策、智能环境监督等服务,目标是1年内赋能100家环保机构。 马云曾说,如果地球病了,没有人会健康。

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Mobvista亿级流量背后的云服务架构支撑

Mobvista联合创始人、技术VP黄伟坚接过我的名片时,兴奋地说:“我们在北京也有办事处”。这也让我能深切的感受到其作为Mobvista一员的骄傲。成立于2013年的Mobvista主要运营全球移动广告和海外游戏发行两项业务,在2年中公司经历了裂变式的发展,人员从成立之初的4名创始人扩展到现在的250人。

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《大数据分析原理与实践》——导读

前  言 本书的缘起与成书过程 大数据经过分析能够产生高价值,这无疑已在大数据火爆的今天成为共识,从而使得大数据分析在“大数据+”涉及的领域(如工业、医疗、农业、教育等)有了广泛的应用。大数据分析的相关知识不仅是大数据行业的从业人员应该必备的,也是和大数据相关的各行各业的从业者需要了解的。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》一导读

随着大数据的概念越来越流行,越来越多的企业开始重视数据,期待从数据中寻找有价值的结论,以指导公司管理层决策,最终创造更大的价值。但是在游戏行业,数据分析的发展相对缓慢,很多游戏公司是在发现人口红利消失后才逐渐重视数据,希望利用数据驱动产品。

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《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 2.4 商务智能系统

本节书摘来自华章出版社《数据虚拟化:商务智能系统的数据架构与管理》一 书中的第2章,第2.4节,作者:[荷]里克 F. 范德兰斯(Rick F. van der Lans),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《大数据分析原理与实践》——第2章 大数据分析模型

本节书摘来自华章计算机《大数据分析原理与实践》一书中的第2章,作者 王宏志,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《大数据分析原理与实践》——习题

本节书摘来自华章计算机《大数据分析原理与实践》一书中的第1章,习题,作者 王宏志,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《大数据分析原理与实践》——小结

本节书摘来自华章计算机《大数据分析原理与实践》一书中的第1章,小结,作者 王宏志,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《大数据分析原理与实践》——1.4 大数据分析的过程、技术与难点

本节书摘来自华章计算机《大数据分析原理与实践》一书中的第1章,第1.4节,作者 王宏志,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《大数据分析原理与实践》——第1章 绪论 1.1 什么是大数据

本节书摘来自华章计算机《大数据分析原理与实践》一书中的第1章,第1.1节,作者 王宏志,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》一2.1 开发环境准备和快速入门

本节书摘来华章计算机《R语言游戏数据分析与挖掘》一书中的第2章 ,第2.1节,谢佳标 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》一1.4 小结

本节书摘来华章计算机《R语言游戏数据分析与挖掘》一书中的第1章 ,第1.4节,谢佳标 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》一1.3 数据分析师的能力要求

本节书摘来华章计算机《R语言游戏数据分析与挖掘》一书中的第1章 ,第1.3节,谢佳标 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》一1.2 游戏数据分析的流程

本节书摘来华章计算机《R语言游戏数据分析与挖掘》一书中的第1章 ,第1.2节,谢佳标 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》一1.1 为什么要对游戏进行分析

本节书摘来华章计算机《R语言游戏数据分析与挖掘》一书中的第1章 ,第1.1节,谢佳标 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

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浅析AI落地于安防的契机与作用点

未来几年,人工智能(Artificial Intelligence,缩写AI)将以完成具体任务的服务智能为主要趋势,数据化程度高的行业将率先启动AI落地。在服务智能情景下,数据可得性高的行业,人工智能将率先用于解决行业痛点,爆发大量场景应用。

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将机器学习、人工智能、数据挖掘融合的Testin 2.0有哪些不同之处

Testin目前已经服务了60万开发者,160多万个App,累计测试移动应用达1.3亿次,每天平台上有2000-5000个App出现。这其中有不同类型的企业,有希望借助技术来提升业务的互联网企业,有互联网+需求的传统企业,以及喜欢免费服务创业企业。

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BI的体系架构及相关技术

一个BI系统为了满足企业管理者的要求,从浩如烟海的资料中找出其关心的数据,必须要做到以下几步: 1)为了整合各种格式的数据,清除原有数据中的错误记录——数据预处理的要求。 2)对预处理过数据,应该统一集中起来——元数据(Meta Data)、数据仓库(Data Warehouse)的要求; 3)最后,对于集中起来的庞大的数据集,还应进行相应的专业统计,从中发掘出对企业决策有价值的新的机会——OLAP(联机事务分析)和数据挖掘(Data Mining)的要求。

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